1. 数据优化
- 清洗与增强：使用数据清洗工具去除噪声，通过数据增强技术扩大训练集规模
- 高效存储：采用Parquet或Feather格式减少I/O开销
- 分层加载：按需加载数据，避免一次性读取大文件
2. 模型优化
- 剪枝技术：移除冗余参数（如
模型剪枝） - 量化策略：将浮点数转换为整数（
模型量化） - 蒸馏方法：用小型模型模拟大型模型行为（
知识蒸馏）
3. 计算资源管理
- 混合精度训练：使用FP16加速计算（
混合精度训练） - 分布式训练：通过
分布式训练提升吞吐量 - 缓存机制：利用
GPU_使用优化显存利用率
4. 部署优化
- 模型压缩：采用
模型压缩技术减少体积 - 异步推理：使用
异步推理提升响应速度 - 持续监控：通过
性能监控实时优化资源分配